关系逻辑

一、LVM简介 LVM是Linux系统中对磁盘分区进行管理的一种逻辑机制，它是建立在硬盘和分区之上，文件系统之下的一个逻辑层，在建立文件系统时屏蔽了下层的磁盘分区布局，能够在保持现有数据不变的情况下动态调整磁盘容量，从而提高磁盘管理的灵活性。 LVM的几个基本术语 PV：物理卷是LVM机制的基本储存设备，通常对应为一个普通分区或整个硬盘。创建物理卷时，会在分区或硬盘的头部创建一个保留分区，用于记录LVM的属性，并把存储空间分割成默认的大小4MB的基本单元，从而构成物理卷。 VG：由一个或多个物理卷组成一个整体，即称为卷组，在卷组中可以动态地添加或移除物理卷。。 LV：逻辑卷建立在卷组之上，与物理卷没有直接关系。 通过上述对物理卷、卷组、逻辑卷的解释可以看出，建立LVM分区管理机制的过程：首先将普通分区创建为物理卷；接下来将多个物理卷组整一个逻辑卷；最后基于卷组这个整体，分割出不同的数据储存空间，形成逻辑卷。逻辑卷才是最终用户格式化并挂载使用的储存单位。 二、管理LVM 首先创建三个新的磁盘，以它们作为我们后面实验的基础。 磁盘已经添加到我们的主机了，下面我们首先要做的就是对磁盘进行分区了。我们依次对三块磁盘进行分区处理，并将其文件格式类型修改为LVM格式。 磁盘分区完成这里我们先不急对其格式化，为了创建逻辑分区首先我们要将磁盘分区创建成物理卷。 物理卷创建完成了

什么是轻管理 轻管理是指一种为复杂的管理做减法的概念。通过轻管理理论，可以举重若轻地、动态地选择最适合、最简单的管理方法，实现轻松管理的目的。 轻管理的核心观点及内容 　　轻管理从三个层面对管理进行了重新认识： 　　一是管理理念上，轻管理的核心观点是“管理的有限性”。 　　管理的有限性包括管理范围、管理职能、管理理论、管理技术、管理作用等等的有限性。 　　二是在管理决策上，轻管理的核心观点是“管理的层次性”。 　　管理“既是科学又是艺术”的传统观点，由于具有太大的不确定性和随意性，在轻管理看来没有太大的应用价值。轻管理认为由于管理成熟度、经营者、管理者、被管理者成熟度、企业文化成熟度等企业成熟度的不同，管理具有不同的层次性，只要准确找到管理的层次，就能够实现准确、可控的科学管理，而不是以“管理是艺术”为借口进行随意管理。随意管理体现出管理者未受过严格的管理训练、缺乏严谨的管理逻辑、管理素养处于自发阶段尚不成熟。 　　三是在管理系统上，轻管理的核心观点是“管理的阶段性”。 　　在企业初创阶段的管理重点是实现高效管理，以规范管理和文化管理为辅，在轻管理决策模型中表现为正梯形的管理系统模型；在企业成长阶段的管理重点是实现规范管理，高效管理是基础，必须切实抓好，文化管理依然为辅，在轻管理决策模型中表现为不规则的管理系统模型； [1] 　　轻管理决策第一步：管理定位 　　1

文章目录 写在前面 1. GBM 1.1 从参数空间到函数空间： 1.2 从非参估计到参数估计 1.3 泰勒展开近似 2. GBM的基学习器 2.1 基学习器选择 2.2 CART回归树 3. GBDT之回归 4. GBDT之分类 4.1 二类逻辑回归和分类 4.2 多类逻辑回归和分类 5. 反思总结 5.1 样本权重调整 5.2 GBDT优缺点 6. GBDT资料推荐 参考 公众号 写在前面 学习GBDT的时候，被网上的几篇文章搞晕了，就去看了下GBDT的论文，整理了一些思路，结合参考中的一些内容，整理了这篇文章。本文将循序渐进，从GB,DT讲到GBDT，细致分析下GBDT的原理。本人才疏学浅，有些地方可能理解得不对，欢迎指出错误。学习过程中，薛大佬的这篇文章给了我很多启发：http://xtf615.com/paper/GBM.html。他本人也很热心地帮我解答疑问，在此特别感谢。 机器学习中的 Boosting 算法族有两大类，一类是 weight_boosting，其中以 adaboost 为主要代表，另一类是 gradient_boosting，其中以 gbdt 为主要代表[1]。GBDT是机器学习竞赛中常用的一种算法，据统计,Kaggle比赛中50%以上的冠军方案都是基于GBDT算法[2]。有人称之为机器学习TOP3算法。 1999年，Jerome Harold

逻辑运算符如下： x and y, 如果x为False, 不计算y的值，直接返回x。否则返回y。 x or y， 如果x为True，不计算y的值，直接返回x。否则返回y。 not x， 如果x为False，返回True。否则返回False。 在and和or运算中，python使用了短路计算。即如果x的值已经决定了结果，将不执行y。x和y可以是变量或者表达式。 我们知道Python中，数字，字符串，列表等都能参与逻辑运算。0，空字符串，空列表当作False；而非空值当作True。 所以需要注意的是： and和or的运算结果不一定是布尔类型 ！具体类型是由返回的x或y决定的。只有not操作返回的才一定是布尔类型！ 运算符"=="与"="的区别 "=="是关系运算符，用与比较运算符两边给的操作数是否相等。比较结果为boolean类型。 赋值运算符 ，是一个是将右边的值赋值给左边的变量。 来源： https://www.cnblogs.com/q2546/p/11395598.html

前言 一> 本书目的。 这是一本思想层面的书，主要是向读者展示，专业程序员是如何面向对象编程的？设计师是如何面向设计编 程的？逐步引导读者从控件编程到对象编程再到业务设计。 二>内容结构。 同事跟我说过一句话，所谓门坎，跨过了就是门，跨不过就是坎。在介绍本书内容之前，先带领大家了解一下从拖拉控件编程到面向设计编程的过程中，究竟有哪些坎，本书的目的是带你跨过那些坎，清楚了有哪些坎，大抵也就清楚了本书要讲些什么内容了。 大部分人将程序员分为码农和设计师，对此我是认同的，只是，什么是码农，什么是设计师，各有什么特点，从码农到设计师的瓶颈障碍是什么，要如何才能突破瓶颈才能从码农登堂入室设计师。如果回答不了这些问题，说明分类不具指导意义。如果码农指的是拖拉控件编程的程序员，那么，从码农到设计师，有两个障碍，第一个障碍是面向对象编程，这是技能问题，第二个障碍是用面向对象的思想化解业务逻辑，这是思想问题。细心的读者可能会发现，化解业务逻辑的工具是面向对象的思想，那么，想要掌握业务化解是不是得先学会面向对象编程？我欣喜地告诉您，是的！而且，掌握面向对象编程不是那么容易的一件事情。因此，根据瓶颈障碍，我将程序员分三类。 一类是业余程序员，他们写程序是，首先开个窗体，再拖拉控件做好界面，再编写代码实现功能。他们的特点是，先做界面后写功能。这类程序员，是业余程序员，他们写程序是面向过程编程。

【摘要】 timers模块部分源码和定时器原理 示例代码托管在： http://www.github.com/dashnowords/blogs 一.概述 Timer 模块相关的逻辑较为复杂，不仅包含JavaScript层的实现，也包括C++编写的与底层 libuv 协作的代码，想要完整地看明白是比较困难的，本章仅以 setTimeout 这个API的实现机制为主线，讲述源码中的JavaScript相关的实现部分，这部分只需要一些数据结构的基本知识就可以理解。 二. 数据结构 setTimeout 这个API的实现基于两类基本数据结构，我们先来复习一下相关的特点。对数据结构知识比较陌生的小伙伴可以参考 【野生前端的数据结构基础练习】 系列博文自行学习，所有的章节都有示例代码。 2.1 链表 链表是一种物理存储单元上非连续的存储结构，存储元素的逻辑顺序是由链表中的指针链接次序来决定的。每一个节点包含一个存放数据的数据域和存放下一个节点的指针域（双向链表中指针数量为2）。链表在插入元素时的时间复杂度为 O(1) （因为只影响插入点前后的节点，无论链表有多大），但是由于空间不连续的特点，访问一个未排序链表的指定节点时就需要逐个对比，时间复杂度为 O(n) ，比数组结构就要慢一些。链表结构也可以根据指针特点分为 单向链表 , 双向链表 和 循环链表 ， Timer 模块中使用的链表结构就是

逻辑运算“与”（&&）、“或”（||）、“非”（!）能根据参数的逻辑关系，生成一个布尔值（true 或 false）。下面这个例子就使用了关系和逻辑操作符。 //: c03:Bool.java // Relational and logical operators. import com.bruceeckel.simpletest.*; import java.util.*; public class Bool { static Test monitor = new Test(); public static void main(String[] args) { Random rand = new Random(); int i = rand.nextInt(100); int j = rand.nextInt(100); System.out.println("i = " + i); System.out.println("j = " + j); System.out.println("i > j is " + (i > j)); System.out.println("i < j is " + (i < j)); System.out.println("i >= j is " + (i >= j)); System.out.println("i <= j is " + (i <

一、分布式数据库系统 分布式数据库系统 分布式数据库系统： 物理上分散 而 逻辑上集中 的数据库系统. 物理上分散：指各站点分散在不同的地方，大可为不同国家，小可为同一建筑物的不同位置。 逻辑上集中：指各站点之间不是互不相关的，它们是一个逻辑整体，并由一个统一的分布式数据库管理系统进行管理。 分布式数据库系统 =硬件+软件（OS，Compiler,App.) +DB（全局DB ，局部DB ） +DBMS（全局DBMS ，局部DBMS ） +DBA（全局DBA ，局部DBA ） +用户（全局用户，局部用户） 同构型：如果各个站点上的数据库的数据模型都是同一数据模型的（例如都是关系型）的，则称为同构型分布式数据库系统。 同质型: 如果是同一种DBMS(例如有Oracle,DB2等),则称为同质的,否称为异质的. 分布式数据库系统和分散的数据库系统的区别？ 如果用户既可以通过客户机对本地服务器中的数据库执行局部应用，也可以对两个或两个以上结点中的数据库执行全局应用，这样的系统是 分布式数据库系统 。 不支持全局应用的系统不能称为分布式数据库系统，即只是分散的数据库系统。 分布式的特征 场地自治性（Local Autonomy) 非集中式管理（NoReliance On Central Site) 高可靠性（Contiuous Operation) (连续运行） 位置独立性

优秀的代码都是如何分层的？ 背景 说起应用分层，大部分人都会认为这个不是很简单嘛 就controller，service, mapper三层。看起来简单，很多人其实并没有把他们职责划分开，在很多代码中,controller做的逻辑比service还多,service往往当成透传了，这其实是很多人开发代码都没有注意到的地方，反正功能也能用，至于放哪无所谓呗。这样往往造成后面代码无法复用，层级关系混乱，对后续代码的维护非常麻烦。 的确在这些人眼中分层只是一个形式，前辈们的代码这么写的，其他项目代码这么写的，那么我也这么跟着写。但是在真正的团队开发中每个人的习惯都不同，写出来的代码必然带着自己的标签，有的人习惯controller写大量的业务逻辑，有的人习惯在service中之间调用远程服务，这样就导致了每个人的开发代码风格完全不同，后续其他人修改的时候，一看，我靠这个人写的代码和我平常的习惯完全不同，修改的时候到底是按着自己以前的习惯改，还是跟着前辈们走，这又是个艰难的选择，选择一旦有偏差，你的后辈又维护你的代码的时候，恐怕就要骂人了。 好的应用分层要点 1. 方便后续代码进行 维护扩展 ； 2. 分层的效果需要让整个团队都接受； 3. 各个层 职责边界清晰 。 阿里规范 基本分层结构 开放接口层 ：可直接封装 Service 方法暴露成 RPC 接口;通过 Web 封装成 http

http://hi.baidu.com/hieda/blog/item/4c53ed2b4c4dc7f9e6cd40fe.html 数字电平标准 [部分转帖] 下面总结一下各电平标准。和有需要的人共享一下^_^. 现在常用的电平标准有TTL、CMOS、LVTTL、LVCMOS、ECL、PECL、LVPECL、RS232、RS485等，还有一些速度比较高的 LVDS、GTL、PGTL、CML、HSTL、SSTL等。下面简单介绍一下各自的供电电源、电平标准以及使用注意事项。 TTL ：Transistor-Transistor Logic 三极管结构。 Vcc：5V；VOH>=2.4V；VOL<=0.5V；VIH>=2V；VIL<=0.8V。 因为2.4V与5V之间还有很大空闲，对改善噪声容限并没什么好处，又会白白增大系统功耗，还会影响速度。所以后来就把一部分“砍”掉了。也就是后面的LVTTL。 LVTTL又分3.3V、2.5V以及更低电压的LVTTL(Low Voltage TTL)。 3.3V LVTTL ： Vcc：3.3V；VOH>=2.4V；VOL<=0.4V；VIH>=2V；VIL<=0.8V。 2.5V LVTTL ： Vcc：2.5V；VOH>=2.0V；VOL<=0.2V；VIH>=1.7V；VIL<=0.7V。 更低的LVTTL不常用就先不讲了